from numpy import *
import operator

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   inX:待测试数据
   dataSet:样本数据
   labels:显示标签
   k:取最接近的点的数量
   若k=5，即取最近的5个点，若其中3个点都是B,其他两个是A的话，则判定为inX为B
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def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    # 行数
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    # 扩展inX为指定行(dataSetSize)
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1))
    # 扩展后diffMat与原dataSet相减(diffMat与dataSet行数相同)
    diffMat = diffMat - dataSet
    # 结果diffMat的平方
    sqDiffMat = diffMat ** 2
    # 然后结果按行相加(即平方后求和）
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    # 最后算平方和的开方，即为距离
    distances = sqDistances ** 0.5
    # 结果排序，并返回索引顺序
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    classCount = {}
    # 取最近的前k个点，并计算统计对应标签的数量
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
    # 倒序排列，取最大值：即与inX最近的k个点中，数量最多的标签
    sortedClassCount = sorted(
        classCount.items(),
        key=operator.itemgetter(1),
        reverse=True
    )
    return sortedClassCount[0][0]


# group, labels = createDataSet()
# print(classify0([0,0], group, labels, 3))

'''
    从文件中读数据到矩阵中
    filename: 读取文件名称（本目录下）    
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def file2matrix(filename):
    fr = open(filename)
    arrayOLines = fr.readlines()
    numberOfLines = len(arrayOLines)
    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))
    classLabelVector = []
    index = 0
    for line in arrayOLines:
        line = line.strip()
        listFromLine = line.split("\t")
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        index += 1
    return returnMat, classLabelVector


'''
    #归一化数据：即将数值通过运算，得到对应0~1或者-1~1范围内的值
    :return normDataSet 归一化结果
    :return ranges 最大差
    :return minVals 最小值
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def autoNorm(dataSet):
    # 按列取最小值，最后返回一行(元素为每列的最小值）
    minVals = dataSet.min(0)
    # 按列取最大值，最后返回一行(元素为每列的最大值）
    maxVals = dataSet.max(0)
    # 计算最大值与最小值的差=最大差值
    ranges = maxVals - minVals
    # normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    # 取行数
    m = dataSet.shape[0]
    # 用dataSet减最小值扩展m行后的结果,得差值1
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))
    # 差值1/最大差值，得到：归一化数据
    normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))
    return normDataSet, ranges, minVals